## SISTEM REALTIME KEAMANAN RUANG MENGGUNAKAN 2 WEBCAM BERBASIS HUMAN MOTION

## EXTRACTION
1) Yusron Rijal , 2) Puput Widayanti
1) Program Studi Manajemen Informatika, STMIK Yadika
2) Program Studi Teknik Informatika, STMIK Yadika email: yusronrijal@yahoo.com

## Abstract:
Security is very important that the rapid growth of technology and computer vision, many are trying to develop a computerized room security system that uses a computer and a webcam. This paper describes a realtime system security space using a webcam. Not only the webcams are used, but 2 is a webcam to webcam space with ample lighting  and  a  webcam  to  a  room  without  lighting.  This  meant  that  the  system  is  capable  of  working  in  all ambient conditions, both light and dark. The method used in this study  were human motion extraction method, namely  extracting  human  movement  affecting  change  the  initial  conditions  of  the  room.  used  to  recognize human movement proyection integral method. Projection integral values of objects similar to the integral value of the human being is considered as a projection of human movement.
Keywords : space security systems, realtime, human motion extraction, integral proyection

## 1. Pendahuluan
Keamanan  ruang  merupakan  hal  yang  sangat penting.  Banyak  yang  menggunakan  web kamera  untuk sistem keamanan  ruang. Sistem keamanan  ruang  menggunakan  web  kamera umumnya  berbasis  motion  detection(deteksi gerak).    Jika  terdeteksi  adanya  gerakan  maka sistem akan  memberikan  informasi  berupa sms/mms  kepada  nomor  handphone  yang sudah ditentukan sebagai user/pemilik. [1] Permasalahan  yang  timbul  pada sistem keamanan  ruang  menggunakan  web  kamera berbasis  motion  detection adalah  pendeteksian gerakan  secara  umum.  [2]Jadi  apabila  terjadi perubahan  pada  citra meskipun  bukan  berasal dari gerakan manusia tetap dianggap merupakan  indikasi  pencurian  dan  kemudian sistem akan  mengirimkan  informasi  berupa sms/mms  kepada  pemilik.  Permasalahan  yang lain  adalah sistem keamanan  ruang  umumnya terbatas  pada  kondisi  ruang  yang  cukup pencahayaannya.  Sehingga  apabila  ruangan menjadi  gelap sistem tidak  bisa  efektif mendeteksi gerakan.
Dari  permasalahan  di  atas  maka  pada penelitian  kali  ini  akan  dirancang  dan dibangun  sebuah sistem keamanan  ruang secara  realtime  yang  mampu  mendeteksi gerakan manusia, bukan gerakan secara umum
yang mempengaruhi perubahan citra. Selain itu sistem juga  mampu  bekerja  dalam  segala kondisi  ruangan,  baik  dengan  pencahayaan cukup  maupun  tanpa  pencahayaan.  Metode yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah integral  proyeksi.  Integral  proyeksi  adalah suatu  teknik  yang  menjumlahkan  nilai  setiap kolom dan setiap baris pada citra.[3]

## 2. Metodologi Penelitian
Desain  arsitektur  sistem  realtime  keamanan ruang menggunakan 2 webcam berbasis human motion extraction adalah seperti berikut:

## Gambar 1. Desain Arsitektur
Secara  singkat,  kerja  sistem  ini  adalah  seperti berikut :
- Web  kamera  yang  dihubungkan  ke  PC menggunakan  kabel  USB  akan  me- monitoring ruangan  dan  mengirimkannya
ke PC sebagai citra input-an
- PC  akan  memproses  citra  tersebut  untuk menentukan  terjadinya  gerakan  ataukah tidak.  Jika  terjadi  pergerakan,  maka  PC akan  mengklasifikasi  apakah  itu  gerakan manusia  atau  bukan.  Jika  gerakan  yang terjadi  merupakan  gerakan  manusia  maka PC  akan  mengirimkan  perintah  kepada modem yang sudah terhubung dengan kabel USB.  Dan  sistem  juga  akan  melakukan penyimpanan  secara  otomatis  hasil  deteksi tersebut ke dalam direktori.
- Modem akan mengirimkan pesan informasi keamanan  kepada  HP user melalui  sinyal provider SIM.
Setiap  proses  pada  sistem  ini  dapat  dijelaskan pada gambar block diagram berikut ini :

## Gambar 2. Block Diagram Sistem
2.1 Kondisi Default Ruangan
Pada  kondisi  awal  kamera  yang  hidup  adalah kamera  1  yaitu  web  kamera  biasa  yang  bisa merekam  dalam  kondisi  dengan  pencahayaan cukup. Sedangkan kamera 2 yaitu kamera yang disertai infrared dalam keadaan off. Perubahan kondisi  kamera  saat  sistem  berjalan  akan berlangsung  otomatis  sesuai  pendeteksian cahaya  yang  dilakukan.  Apabila  ruangan terdeteksi  tidak  memiliki  pencahayaan  yang cukup sesuai batas ambang pencahayaan maka kamera 2 (infrared) akan aktif secara otomatis dan kamera 1 (normal) akan nonaktif.
2.2 Akuisisi Citra
Akuisisi  citra  adalah  proses  pengambilan  citra awal  untuk  diproses  lebih  lanjut.  Ada  3 tahapan  akuisisi  citra  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu  seperti  yang  terlihat  pada gambar berikut.

## Gambar 3. Tahapan akuisisi citra
Capture  citra  awal  adalah  proses  pengambilan citra  awal.  Citra  awal  disini  yang  dimaksud adalah citra yang digunakan sebagai background  atau  citra  yang  menggambarkan keadaan  awal  ruangan  yang  akan  diamankan. Berikut  ini  contoh  citra  yang  dihasilkan  dari proses capture citra.
Contoh Citra Awal Kondisi Terang Terang Gelap Terang
Setelah  di-capture proses  selanjutnya  adalah dicari nilai RGB citra. Setiap piksel pada citra warna  mewakili  warna  yang  merupakan kombinasi  dari  tiga  warna  dasar  (RGB  = Red Green Blue). Setiap warna dasar menggunakan penyimpanan  8  bit  =  1  byte,  yang  berarti mempunyai  gradasi  sebanyak  255  warna.
Penyimpanan  citra  true  color  didalam  memori berbeda  dengan  citra  greyscale.  Setiap  piksel dari citra greyscale 256 gradasi warna diwakili oleh 1 byte. Sedangkan 1 piksel citra true color diwakili oleh 3 byte yang masing- masing byte merepresentasikan  warna  merah  (Red),  hijau (Green), biru (Blue) [4].
RGB  disebut  juga  ruang  warna  yang  dapat divisualisasikan  sebagai  sebuah  kubus  seperti gambar 4,  dengan  tiga  sumbunya  yang mewakili  komponen  warna  merah (red) R, hijau (green) G, biru (blue) B.

## Gambar 4. Visualisasi komponen RGB
Hasil  dari  proses  Get  RGB  Citra  apabila divisualisasikan adalah seperti berikut.
Gambar  5.  Hasil  proses  get  RGB,  (a)  Citra awal,  (b)  Visualisasi  nilai Red,  (c)  Visualisasi nilai Green, dan (d) Visualisasi nilai Blue
Proses  selanjutnya  setelah  proses  get  RGB adalah  proses  konversi  RGB  ke grey  level. Proses  konversi  RGB  ke grey  level adalah proses untuk mendapatkan nilai grey pada citra karena  pada  proses  selanjutnya  yang  akan diproses  adalah  nilai  grey  agar  pemrosesan lebih cepat dan mudah. Rumus untuk konversi dari  RGB  ke  grey  level  adalah  dengan menjumlahkan  nilai  RGB  dan  membaginya
dengan  angka  3.  Karena  nilai  grey  merupakan nilai rata-rata dari nilai RGB.
Grey Level  = (Red + Green + Blue) / 3…… (1)
Hasil  dari  proses  konversi  RGB  ke grey  level adalah seperti gambar berikut.
Gambar 6. Konversi RGB ke grey level,
(a) Citra asli, (b) Hasil konversi
2.3 Deteksi Pencahayaan Ruang
Deteksi  pencahayaan  ruang  digunakan  untuk melakukan  control  webcam  yang  mana  yang akan  diaktifkan  dan  dinonaktifkan.  Apabila kondisi  terang  maka  webcam  1  yang  akan diaktifkan,  apabila  kondisi  ruang  gelap  maka webcam  2  yang  akan  diaktifkan.  Untuk mengukur  apakah  ruangan  dalam  kondisi terang  atau  gelap diberikan  nilai threshold yaitu  dengan  menggunakan rata-rata  dari  nilai grey.  Dan  setelah  dilakukan  penelitian  maka diputuskan hal seperti berikut. Tabel 1. Tabel kondisi ruangan KONDISI KETERANGAN Terang Apabila  nilai  rata-rata grey di atas 60 Gelap Apabila  nilai  rata-rata grey di bawah 60
2.4 Deteksi Gerakan (Motion Detection) Gerakan  adalah  suatu  pusat  perhatian  yang digunakan  manusia  ataupun  hewan  untuk mengenali  suatu  obyek  dari  suatu  latar  yang tidak  teratur. [5]  Sedangkan  menurut  Dian  , deteksi  gerakan  (motion  detection)  adalah suatu sistem yang memeriksa dan menganalisa setiap  ada  perbedaan  antara  gambar  awal dengan  gambar  yang  secara  terus  menerus dipantau.[6] Untuk  mendeteksi  gerakan  maka  prosesnya adalah dengan menggunakan metode pengurangan  citra  serta  reduksi  noise  dengan windowing. Pengurangan citra dilakukan untuk membedakan  citra  awal  dengan  citra  baru sedangkan  reduksi  noise  dengan  windowing digunakan  untuk  menghilangkan  noise  pada citra.  Rumus  dari  pengurangan  citra  seperti berikut.

## …. (2)
Hasil dari pengurangan citra dapat dilihat pada gambar berikut.

## Gambar 7. Hasil pengurangan citra
Dapat  dilihat  pada  gambar  di  atas  masih terdapat  noise  pada  hasil  pengurangan  citra. Noise adalah suatu gangguan yang disebabkan oleh  penyimpanan  data  digital  yang  diterima oleh  alat  penerima  data  gambar  yang  dapat mengganggu kualitas citra.[7]
Untuk menghilangkan noise tersebut maka digunakan reduksi  noise  yang  dikombinasikan  dengan proses  windowing.  Windowing  adalah  proses mereduksi  noise  dengan  membagi  citra menjadi  blok-blok  dengan  ordo  tertentu. Dalam  hal  ini  digunakan  ordo  8x8  lalu diterapkan  metode  reduksi  noise mean  filter. Dan  hasil  dari  pengurangan  citra  dengan windowing dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 8. Hasil reduksi noise dan windowing
2.5 Human Motion Extraction Human Motion Extraction adalah mengektraksi foreground yang berupa manusia dari  background  citra.  Dengan  kata  lain mengidentifikasi  manusia  di  dalam  citra. Teknik  ini  biasa  dikenal  dengan  sebutan Human Motion Detection yaitu deteksi gerakan manusia.  Umumnya  human  motion detection menggunakan  2  langkah  yaitu  background substraction dan foreground extraction. Human Motion  Extraction  sebenarnya  diperoleh  dari deteksi  gerak  (motion  detection)  terlebih dahulu. Hasil dari motion detection itulah yang nantinya  akan  diproses  untuk  diklasifikasikan apakah  hasil  gerakan  yang  mempengaruhi perubahan  citra  awal  merupakan  gerakan manusia atau bukan. Penelitian tentang deteksi gerakan  manusia sudah  banyak  dikembangkan diantaranya adalah deteksi manusia menggunakan  webcam  pada  aplikasi  berbasis kecerdasan buatan[8], dan A real-world system for  human  motion  detection  and  tracking[9], Human  motion  detection  and  tracking  for video surveillance[10].
Setelah terdeteksi adanya gerakan maka sistem akan  mendeteksi  apakah  gerakan  tersebut adalah gerakan manusia atau bukan. Parameter yang  digunakan  adalah  hasil  dari  integral proyeksi. Integral proyeksi adalah menjumlahkan  setiap  titik  pixel  citra  secara horizontal(baris)  dan  vertikal(kolom).  Integral proyeksi  diterapkan  pada  hasil  pengurangan citra dengan  windowing.    Adapun  persamaan
untuk  menghitung  nilai  integral  proyeksi adalah seperti berikut.
Gambar 8. Rumus Integral Proyeksi
Sumber : Basuki, 2008 [3]
Dan  setelah  diterapkan  pada  citra  hasil windowing  maka  hasilnya  adalah  seperti berikut.
Gambar 9. (a) Citra hasil windowing, (b) Integral proyeksi vertikal, (c) integral
proyeksi horisontal
Apabila  nilai  integral  proyeksi  dari  perubahan citra  tersebut  menyerupai  nilai  integral proyeksi manusia maka gerakan yang mempengaruhi perubahan citra tersebut
dianggap  sebagai  gerakan  manusia  dan  sistem akan meng-capture gambarnya lalu menyimpannya  dalam  suatu  folder.  Sistem juga  akan  mengirimkan  pesan  informasi keamanan  berupa  sms  kepada  user/pemilik ruangan. Berdasarkan uji coba dengan menggunakan sampel 4 manusia dengan postur yang  berbeda-beda  dan  dengan  posisi  serta jarak yang berbeda-beda  maka dihasilkan data sampel nilai integral proyeksi seperti berikut :
Tabel 2. Data sampel nilai integral dari hasil uji coba
Dan  dari  data  sampel  di  atas  maka  dapat ditarik kesimpulan nilai integral proyeksi yang akan diterapkan di dalam sistem adalah seperti berikut :
Tabel 3. Nilai Integral yang diterapkan
2.6 Pengiriman Informasi
Apabila  sistem  mendeteksi  adanya  gerakan manusia maka sistem akan mengirimkan pesan informasi  berupa  sms  kepada  user/pemilik ruangan. Pengiriman pesan disini dimaksudkan untuk memberikan informasi keamanan kepada  user    sehingga  user  bisa  melakukan tindakan  responsive  ketika  sistem  mendeteksi gerakan manusia. Isi pesan bisa diatur melalui sistem.  Hasil  dari  pengiriman  sms  info keamanan adalah seperti gambar berikut.

## Gambar 10. Pesan info keamanan ke HP
User
Setelah dilakukan uji coba beberapa kali maka dihasilkan  data  pengujian  pengiriman  pesan informasi  keamanan  secara  otomatis  oleh sistem seperti berikut ini.
Tabel 4. Tabel hasil percobaan pengiriman sms info keamanan
3. Hasil Penelitian
Sistem  keamanan  ruang  berbasis human
motion
extraction ini diuji dengan menggunakan  beberapa  data.  Dan  hasil pengujian  sistem  ini  secara  umum  bisa  dilihat pada tabel hasil pengujian berikut ini.
Tabel  5.  Tabel  hasil  pengujian  sistem  secara umum
Selain  pengujian  di  atas  juga  dilakukan beberapa  pengujian  terhadap  sistem  dengan kriteria  tertentu.  Yaitu  dengan  jarak,  posisi tubuh dan kecepatan gerakan. Berikut ini hasil pengujian  sistem  keamanan  ruangan  berbasis human  motion  extraction dengan  jarak  yang berbeda.
Tabel  6.  Hasil  pengujian  sistem  dengan  jarak dan posisi tubuh berbeda
Dan hasil pengujian dengan kecepatan gerakan yang  berbeda  dapat  dilihat  pada  tabel  berikut ini.
Tabel  7.  Hasil  pengujian  sistem  dengan kecepatan gerakan yang berbeda
Pada sistem ini juga telah dilakukan pengujian waktu  (delta  t)  yang  diperlukan  pada  setiap prosesnya.  Dan  hasil  pengujian  tersebut  dapat dilihat pada tabel berikut ini.
Tabel 8. Hasil pengujian waktu (delta t) sistem
Dari  tabel  di  atas  dapat  disimpulkan  total waktu  yang  diperlukan  untuk  sistem  ini melakukan  tugasnya  adalah  antara  22,35 – 40,65 detik. Sehingga rata-rata hasil pengujian terhadap deteksi gerakan manusia dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel . Rata-rata pengujian sistem

## 4. Simpulan
Dari hasil pengujian sistem dapat disimpulkan hal-hal seperti berikut :
a. Sistem  keamanan  ruang  menggunakan  2 webcam  berbasis human  motion  extraction ini telah dapat mendeteksi gerakan manusia dengan  baik  dengan  dibuktikan  oleh  hasil pengujian dengan rata-rata akurasi 100%. b. Sistem bisa memberikan informasi keamanan  berupa  sms  (short  message service) dengan rata-rata waktu pengiriman antara 10,30 – 10, 35 detik per sms.
c. Sistem membutuhkan waktu antara 22.35 – 40,65 detik untuk melakukan tugasnya.
Untuk  pengembangan  sistem  ini  lebih  lanjut penulis menyarankan beberapa hal berikut ini : a. Pengembangan  metode  untuk human motion  extraction,  tidak  hanya  dengan menggunakan  metode  integral  proyeksi, yakni ditambahkan metode ataupun algoritma  lain  yang  bisa  mendeteksi manusia secara lebih spesifik. b. Pengembangan  informasi  keamanan,  tidak lagi  menggunakan sms  gateway melainkan bisa  menggunakan mms  gateway sehingga yang  dikirimkan  adalah  gambar  hasil deteksi  kepada handphone user.  Atau  bisa juga  dengan  cara  mengirimkan  gambar hasil deteksi ke email user.
c. Pengembangan  sistem  menjadi  berbasis  3 dimensi,  yaitu  menggunakan  3  webcam untuk  menampilkan  hasil  deteksi  secara 3 dimensi.

## Referensi :

## [1]  Setiyawan,  Agus.  2012. Sistem  Keamanan
Ruang  Menggunakan  Web  Kamera  Berbasis Deteksi  Gerak. Unpublished  Paper.  Teknik Informatika STMIK YADIKA, Bangil.
[2]  Irawan,  Kanda.  2005. Deteksi  Manusia
Menggunakan Webcam Pada
Aplikasi
Berbasis  Kecerdasan  Buatan. Bandung  : Teknik Informatika UNIKOM.
[3]  Basuki,  Achmad  dan  Ramadijanti,  Nana. 2009. Mengenali  Angka  Menggunakan  Fitur Bentuk  Integral  Proyeksi. Surabaya  :  Institute Teknologi Sepuluh November.
[4]  Sutoyo,  T,  dkk.  2009.Teori Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta : CV. Andi Offset
[5] Sani, Isa dan Manatap Dolok Lauro. 2006. Seminar  nasional  system  dan  informatika  Bali
2006.
Aplikasi pendeteksi gerakan
menggunakan  metode  spatialdomain  dengan pelaporan  otomatis  ke  telepon  genggam. Jakarta : Universitas Tarumanagara
[6]  Wirawan,  Dian.  2009.  Perancangan  sistem pemantau ruang berbasis kamera server dengan menggunakan handphone. Jakarta : Universitas Mercubuana
[7] Sulistyo, Wiwin. Bech, Yos Richard. Frans, Filipus  Y.  2009.  Analisis  Penerapan  Metode Median  Filter  Untuk  Mengurangi  Noise  Pada Citra  Digital.  Konferensi  Nasional  Sistem  dan Informatika;  Bali,  November  14,  2009 KNS&I09-035: hal. 189-195
[8]  Irawan,  Kanda.  2005. Deteksi  Manusia Menggunakan Webcam Pada Aplikasi
Berbasis Kecerdasan  Buatan. Bandung  : Teknik Informatika UNIKOM.
[9]  Moore,  David.  2003. A  real  world  system for  human  motion  detectiom  and  tracking. California Institue of Technology.
[10]  Banerjee,  Prithviraj  and  Sengupta, Somnath. Human  Motion  Detection  and Tracking  for  Video  Surveillance. Departement of  Electronics  and  Electrical  Communication Engineering  Indian  Institute  of  Technology, Kharagpur India. 2007.